Когда только начали говорить о нейросетях, я скептически кивал и думал: «Ну да, генератор картинок и текстов. Занимаетесь ерундой. Вот у нас в студии графического дизайна только люди стоят за каждым логотипом, брендбуком или презентацией. Так и должно быть».
В прошлом году ради эксперимента подключили нейросеть для создания черновиков презентаций. И я поймал себя на мысли, что мы потратили меньше времени, а сделали больше вариантов. Клиент получил результат раньше. Команда порадовалась, что не тонула в рутине и первичных этапах работы. Тогда мы с ребятами начали активно использовать нейросети в процессах студии. Теперь делать черновики для презентаций, писать посты в соцсети, делать картинки для блога помогает искусственный интеллект. Более того, у нас есть обученный бот, который знает все о компании. Робот внутри GPT помогает заполнять заявки на премии и конкурсы. Но главное, никого из команды не заменили нейронки.
В какой-то момент мне стало интересно, как обстоят дела у других бизнесменов с внедрением нейросетей в ежедневные задачи. Написал знакомым предпринимателям из сфер digital, производства, HoReCa, медиа. Собрал их ответы в этой подборке, чтобы поделиться с вами.
Как ИИ используют в сферах digital и медиа
В креативной индустрии нейросети прижились быстрее всего. Копирайтинг, дизайн, SMM. На первых порах были страхи: а вдруг ИИ начнет рисовать лучше иллюстратора, а тексты писать интереснее редактора и люди станут не нужны? Мы останемся без работы! В реальности оказалось иначе – нейросети не конкуренты, а соавторы контента.
Стася Шер, соруководитель контент-студии 4Х
Мы – бутиковое контент-агентство. Заменить команду нейросетями точно не можем. Индивидуальный подход не предполагает стандартизированных ИИ-решений. Но мы отказались от части регулярных задач для дизайнера. Не потому что креативщики хуже нейросетей. В базовых задачах для создания блога проще, быстрее и, что уж, дешевле сделать изображения с помощью ИИ.
В клиентских проектах мы по-прежнему работаем с людьми, особенно когда речь о фирменном стиле или сложных форматах. Тут нейросеть не поможет, не тот уровень исполнения. Как минимум, нужна связка с дизайнером.
Владимир Шлыков, генеральный директор агентства интернет-маркетинга id:Result
Нейросети помогли ускорить рабочий процесс, снизить затраты времени на рутинные операции. Например, программисты стали писать больше кода, а отчеты для клиентов теперь формируются автоматом без участия сотрудников. При этом в них подсвечиваются проблемные места, что дает и нам понимание, что исправлять. И клиент видит прозрачность работы. В дальнейшем, полагаю, нас всех ждет тотальная автоматизация процессов, отказ от низкоквалифицированных сотрудников и появление спроса на отладку автоматизации. Потому что сейчас ИИ-агенты и воркфлоу создаются энтузиастами без каких-либо гайдов и стандартов. Так что кому-то потом придется все это приводить в порядок.
Джунов-директологов нанимать перестали совсем. n8n + ChatGPT через API Директа выполняет базовую настройку кампаний за минуты и без ошибок, тогда как джуны тратят на это часы и за ними еще надо проверять.
Богдан Шаповалов, CEO Shapovalov Digital
Неожиданным оказалось то, что нейросети не заменили людей, а высвободили их для более творческих задач. Сотрудники стали больше времени тратить на стратегическое мышление и инновации, а не на рутину. Но есть и обратная сторона – возросла потребность в постоянном обучении. Думаю, мы стоим только в начале пути. Следующий этап – это интеграция ИИ в процесс принятия концептуальных решений. Мы уже тестируем системы, которые могут предсказывать рыночные тренды на основе больших данных. Через пару лет ИИ станет полноценным участником управленческих задач. ИИ помогает решать множество дел и нам нужно больше людей для разработки собственных проектов.
Ия Пфанштиль, редактор Pressfeed.Журнала
Мы подключили нейросети к оптимизации статей в Журнале. Начали с обновления метатегов: спросили у ChatGPT, как можно улучшить имеющиеся варианты. Отредактировали заголовок и описание по рекомендациям от ИИ и через неделю поднялись на 11 строчек в выдаче Яндекса. Теперь так обновляем не только метатеги, но и сами статьи.
Еще с помощью нейросетей начали искать идеи для контента. Просим ChatGPT проанализировать запросы на платформе и собрать трендовые темы, которые активно освещаются в СМИ. Добавляем подходящие в свой контент-план.
Заметьте, нейросеть не заменяет автора, она подкидывает темы, проверяет, оптимизирует. Делает то, на что обычно у человека уходит много сил и времени. В digital и медиа-среде ИИ занял твердую позицию и взял на себя часть рутины. А люди анализируют, улучшают и доводят до совершенства. Органический симбиоз, на мой взгляд.
Как ИИ применяют в производственных компаниях
Алексей Никонов, собственник мебельной фабрики Brendoss
Раньше команда вручную обрабатывала отзывы, писала карточки товаров, отвечала на комментарии покупателей. Сейчас мы подключили нейросеть, которая сама генерирует тексты для описаний и отзывов, подстраиваясь под стиль бренда и тональность клиента. Это экономит огромное количество времени. Автоматизированная генерация карточек, казалось бы, небольшая задача. Но на потоках с десятками SKU – это часы и даже дни работы.
Мы также внедрили ИИ в аналитику карточек и визуального контента. Алгоритмы тестируют, какие изображения и заголовки работают лучше, и подсказывают, как повысить конверсию. Дало рост в продажах на некоторых позициях до 17% всего за месяц. Мы стали точнее планировать запасы на складах благодаря прогнозированию спроса – модель анализирует историю продаж, сезонность и даже поведение конкурентов. Это помогло сократить избыточные остатки почти на 20%.
Мы не сокращали штат, но изменилась структура задач и подход к подбору команды. Нанимаем меньше на «низкоуровневые» позиции, но больше – в креатив, в работу с клиентами, в развитие бренда. Полностью нейросеть не заменила ни одного сотрудника, но помогла нам выстроить команду по-другому – гибче, быстрее и умнее. Мы стали не экономить на людях, а эффективнее использовать их потенциал.
Как используют ИИ в отельном бизнесе
Казалось бы, в сфере гостеприимства важно человеческое участие. Но оказывается, искусственный интеллект может стать частью сервиса.
Екатерина Студенникова, и.о. управляющей отелем «Palm Hotel & Spa»
Мы используем умный стикер с встроенной нейросетью. Это наклейки с QR-кодом и NFC-меткой, которые мы расклеили в номерах гостиницы и на ресепшене. Гость сканирует QR или использует NFC. И на смартфоне открывается диалоговое окно с обученной нейросетью. В чате человек спрашивает все: куда сходить на экскурсию, в каком ресторане поужинать, какие у нас спецпредложения, сколько ехать до аэропорта и на чем лучше, где купить конкретное вино и т.д. Мы загрузила в базу ИИ необходимые сведения, связанные с отелем и окрестностями. И вместо десятков повторяющихся вопросов на ресепшене – теперь мгновенный ответ в чате. Администраторы не тратят время на объяснения и на советы. Главное, следить за актуальностью информации в базе ИИ и обновлять по мере необходимости.
Пока это тестовый режим. Гостям очень нравится. Говорят, будто знакомый, который все знает и подсказывает, только в телефоне. Неожиданным оказалось то, что внедрить смогли быстро, где-то месяц-полтора ушло. Придумали и разработали сервис не мы, и были удивлены, как шагнули технологии. В будущем, если нас полностью удовлетворит тестовое внедрение, хотим сделать брендированные наклейки и расклеить их не только в номерах, но и по всей территории. Например, еще в зоне СПА с рекомендациями по процедурам.
Когда я спросил, стоит ли сокращать персонал после внедрения технологии? Екатерина ответила лаконично: «Нет». ИИ «не уволил» сотрудников, а только снял рутину, сохранив людскую энергию.
Как используют ИИ в HR-сфере
Кто работал с подбором персонала, знает, сколько времени уходит на первичный отсев и просмотр резюме.
Александр Бочкин, генеральный директор компании «Инфомаксимум»
Мы плотно работаем с нейросетями и вписываем возможности ИИ в программные продукты. Бизнес интересуется возможностью автоматизации рутины. Мы провели исследование, в котором выяснили, что максимальную экономическую эффективность в масштабах России способна принести именно синергия ИИ с другими технологиями. Task Mining дает +28% к эффективности внедрения ИИ. Task Mining изучает рутину и выделяет то, что можно автоматизировать выгоднее всего, а ИИ уже начинает выполнять действия за человека.
Мы и сами используем ИИ в повседневной работе: от отслеживания изменений в Jira для отдела проектного управления до отбора резюме. Рынок перегрет соискателями без релевантного опыта. Вакансии выложены на большом количестве профильных площадок, обрабатывать их вручную долго и непродуктивно. Именно первичную обработку анкет мы отдали на откуп «цифровому сотруднику», который работает по заданным параметрам: уровень опыта, образование, профессиональные навыки, формат работы и т.д. Уже на этапе тестирования система показывала высокую эффективность. Находит от 60 до 130 релевантных резюме в сутки и значительно сокращает объем однообразной работы для рекрутеров.
На вопрос, стали ли вы нанимать меньше людей, Александр сказал: «Нет. Мы наоборот только открыли вакансию промпт-инженера».
Чего опасаться в эпоху нейросетей
Чем глубже нейросети проникают в бизнес-процессы, тем больше возникает вопросов к этике, проверке данных и ответственности. Не все последствия массового использования ИИ позитивны.
Нанимать IT-специалистов стало сложнее. На рынке появились так называемые «IT-волки». Соискатели, которые не столько прокачивают реальные навыки программирования, сколько изучают, как пройти собеседование. IT-волки стремятся проникнуть в сферу разработки, избегая классического обучения и карьерного пути. Люди собирают вопросы рекрутеров, учатся отвечать, как требуется. Используют ИИ для составления резюме и при прохождении тестовых заданий. А иногда прибегают к дипфейкам и микронаушникам во время онлайн-интервью. Лишь бы не тратить силы на путь новичка – junior, а сразу получить позицию middle или senior.
Александр Светкин, руководил разработкой в VK, Яндексе, 10 лет опыта в найме программистов
Кандидат за считанные минуты может сгенерировать красивое резюме, которое будет содержать нужные ключевые слова и понравится HR-менеджеру. На таком фоне CV действительно сильного специалиста может выглядеть хуже. Дело в том, что хороших программистов зачастую переманивают из компании в компанию лично. Навык составления красивых резюме теряется – зачем его писать, если тебе и так предлагают работу.
Когда нейросети маскируют отсутствие опыта у кандидатов, выигрывают компании, сохраняющие человеческий контроль. Уделяйте больше внимания тому, как рассуждает кандидат вслух и какие задает вопросы. Обязательно проверяйте личность на видео – убедитесь, что человек не использует deepfake. ИИ научился имитировать знания, но не может заменить реальный опыт и умение думать. Именно это и нужно искать в кандидате.
Пример, как попросить кандидата продемонстрировать отсутствие маски: провести рукой перед лицом. В случае использования deepfake изображение исказится.
Искусственный интеллект – шанс работать по-новому
Я начал эту статью с личной истории, как нейросети помогли моей студии ускорить процессы. А заканчиваю обобщенным опытом предпринимателей и управленцев, которые работают бок о бок с искусственным интеллектом как с помощником, который выполняет черновую работу, освобождает руки и заставляет задуматься, на что мы сами хотим тратить время.
В новой реальности не исчезают профессии, а меняется их суть. Нейросети отлично справляются с шаблонами, но все, что касается человеческой оценки, нестандартных решений, эмпатии, смысла, интуиции – остается за людьми. Возможно, это один из лучших поворотов в истории бизнеса за последние десятилетия.
А как вы используете нейросети? Поделитесь своим опытом в комментариях.
Также читайте:
Вот тут у меня и возникла новая задача: а, собственно, для каких целей люди проходят обучение в детском садике «Планета Земля»?
Насколько разными могут быть результаты обучения на стадии выпускного?
И что является критерием если не успешности, то хотя бы удовлетворительности обучения?
Вряд ли им является уровень IQ.
Скорее всего, результат должен быть в появлении какой-либо определенной функциональности, человек — это управляемый «робот», а робот — это функция.
Интересно, что принять такой взгляд мне мешает идея всеобщего равенства людей и их способностей.
Но ведь и в видимом нам мире людей взрослые люди — это в том числе и производственные функции, которые они выполняют.
И славят людей за успешное выполнение этих функций, а не за что-то еще.
А для разных функций нужен разный уровень «умности».
И «умность», как известно, бывает разная, математическая, например, или эмоциональная, или еще какая-либо.
Так что разный уровень сообразительности вполне понятен и уместен.
Это я еще и к тому, что, на мой взгляд, человечество не сильно-то умнеет в последнее время, и появление ИИ поможет многим людям стать более производительными в соответствии с их функциями.
А то, что люди при этом в чем-то поглупеют, — это вполне понятный и естественный процесс.
Люди же не стали физически более крепкими по мере технического прогресса.
Скорее наоборот, они стали физически слабее.
Например, замечено, что люди, имеющие автомобиль, меньше ходят ногами и им труднее перемещаться пешком на большие расстояния, чем безлошадным.
Но при всем при этом что-то еще вызывает у меня непонимание и несогласие с тем, что можно делить людей по уровню «умности» или функциональности.
И тренд на ухудшение мыслительных способностей людей меня тоже пугает, не хочется оказаться в окружении плохо соображающих людей.
Да, именно колоссальные размеры всей вычислительной системы меня пугают и путают.
Даже каких-то 8 миллиардов людей на Земле кажутся чем-то запредельным.
Сознание отказывается принимать возможность разумного управления всеми этими масштабами.
Иногда кажется, что всем этим миром управляет случайность.
Тем не менее люди ее исследуют и как-то описывают.
А что касается науки, то есть разные области, некоторые исследованы больше, другие меньше.
Любая наука — это прежде всего модель, а любая модель ограничена, и как только выходишь за рамки этой модели, начинается неизведанная зона, для которой нужно искать новую модель.
Собственно, ученые этим и занимаются.
Интересно, а ИИ сможет делать такую работу — создавать новые модели еще не исследованных областей?
Ну цивилизация вымирает, это процесс длительный. Или сильно меняется. Варваризуется.
Но я не такой пессимист в отношении ИИ.
Если прикладывать к нему критическое мышление, если рассматривать результат работы ИИ, как шаблон, то он может служить очень хорошим наставником. Знаю многих программистов, которые начали изучать языки не с типов данных, как принято, а "сверху", с постановки задачи ИИ, а потом анализировали результат.
Наставник с бесконечным терпением.
Появилась новая тема для музыкантов. ИИ сочиняет песню любого стиля, затем из неё извлекается минусовка, "тюнингуется" и выносится на слушателя с живым исполнителем. Вместо аранжировщика. Это многократно производительнее.
Результат гайдов, вместо руководств, а так же джунов и воркфлоу:
“Незнаю”, “гениpал” и “чеpез-чюр” — возможно, что именно такое написание слов мы увидим в газетах лет через пять, когда нынешние первокурсники факультета журналистики МГУ получат свои дипломы. Такие феноменальные результаты продемонстрировали набранные с помощью ЕГЭ студенты, среди которых есть даже стобалльники. Проверочные работы первокурсников обернулись скандалом, рассказала доцент кафедры стилистики русского языка Анастасия Николаева.
Действительно, результаты поражают:
- из 229 первокурсников на страницу текста сделали 8 и меньше ошибок лишь 18%;
- остальные 82%, включая 15 стобалльников ЕГЭ, сделали в среднем по 24—25 ошибок;
- практически в каждом слове по 3—4 ошибки, искажающие его смысл до неузнаваемости.
Что такое, например, рыца? У первокурсников 2025 года журфака МГУ – это рыться. И таких перлов предостаточно:
- поциэнт, а не пациент;
- удастса, а не удастся;
- врочи, а не врачи;
- нез наю (не знаю);
- генирал, через-чюр, оррестовать.
Причем все это перлы студентов из сильных 101-й и 102-й групп газетного отделения. Так сказать, элита. А между тем 10% написанных ими в диктанте слов - это скорее наскальные знаки, чем письмо. Такое впечатление, что на журфак МГУ в этом году набрали инопланетян.
При этом, у всех писавших диктант формально сильный средний балл по русскому языку — 83. То есть не просто “пятерка”, а “суперпятерка”, поскольку отличная оценка по русскому языку в этом году начиналась с 65 баллов. И это очень скверно, поскольку, когда ребята завалят первую же сессию, педагогам скажут: “Вы получили “супертовар”. A сейчас ребята не могут воспроизвести простеньких русских слов. Как это вам удалось сделать из суперотличников супердвоечников?!”
По словам многих первокурсников, последние три года в школе они не читали книг и не писали диктантов с сочинениями — все время лишь тренировались вставлять пропущенные буквы и ставить галочки. В итоге они не умеют не только писать, но и читать: просьба прочесть коротенький отрывок из книги ставит их в тупик. Плюс колоссальные лакуны в основополагающих знаниях. Например, полное отсутствие представлений об историческом процессе: говорят, что университет был основан в прошлом, ХХ веке, но при императрице Екатерине.
Забавный результат и даже прикольный.
ИИ им в помощь!
Сделать приличную модель - это процентов 30% работы. Даже в питоне (не говоря уже об R) модель - это довольно сложный объект, особенно ансамблевые, где "живут" (случайный лес) , например сотни деревьев, а результат - это усреднение результатов частных деревьев. Беда таких ансамблевых моделей - неинтерпретируемость, по сути "черный ящик". Вот поэтому то, например, живет и процветает регрессионный анализ и соответствующие методы прогноза или простые деревья решений! Там есть место для модержательного анализа, в отличие от нейросетей и ансамблевых моделей. Еще процентов 20 - это обеспечить подкачку данных из баз (анализы и др) и сделать удобный пользовательский интрефейс - ведь врачу надо уложиться в 8 минут на приеме! И, самое главное, получить одобрение (разрешение) министерства о возможности использования как AI помощника - это самое трудное! Для этого потребуются заключения разных комиссий. Ну а дальше - чистая коммерция - с учетом бюджетов областных минздравов. Эх, тут бы в какую-нибудь федеральную программу включиться! Это была бы просто "езда по рельсам"!
Тут можно было бы и архитектуру AI помощников продумать - от общей терапии до профильных специалистов. Часть входных данных - в процессе приема "со слов", далее - результаты исследований + наблюдения за период. Эту архитектуру хорошо бы обсудить с врачебным корпусом, лечебниками. Тут могут быть нетривиальные находки.
Вообще - тема эта серьезная. Допустим, удалось запустить 1-2 AI помощника. Их же надо постоянно сопровождать, модернизировать, испльзуя новые данные. Это большое дело! Но что-то мне подсказывает, что тема эта "обложенна" плотно со всех сторон. Тем не менее - попытка не пытка.
Этому тексту лет десять или больше.